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ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。
单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型
如何在模型训练时，设置日志级别？
《快速入门》 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍NAIE训练平台使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉NAIE训练平台。
进行模型训练时，主入口文件选择与训练工程同名的.py文件。 单击“上传”。 单击界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”页面。 配置训练任务，如图5所示。 参数配置说明如下： AI引擎：AI算法运行平台。
人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。
编辑训练代码（WebIDE） 支持使用WebIDE开发环境编辑代码。 可选择下述一种方式，进入WebIDE开发环境编辑代码： 在“模型训练”菜单页面，“开发环境”为WebIDE环境的情况下，单击模型训练工程所在行的。 在“模型训练”菜单页面，单击模型训练工程所在行，进入详情界面。
服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。 父主题： 产品介绍
产品优势 电信经验嵌入降低模型开发门槛 集成50+电信领域AI算子&项目模板提升训练效率，降低AI开发门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试
训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤
训练时会自动下载OBS中{training-project}目录下的数据到训练容器的本地路径$MA_JOB_DIR/{training-project}/。
创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码（简易编辑器） 编辑训练代码（WebIDE） 模型训练 MindSpore样例 父主题： 模型训练
train_failure_data：设置为故障硬盘训练数据集，经过特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_fail_FE”。 运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。
示例：Train_Fail。 数据集：从下拉框中选择预置数据集“HardDisk-Detect(HardDisk)”。 数据实例：从下拉框中选择故障硬盘训练数据集“HardDisk-Detect_Train_Fail”。
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。
“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。 在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径，训练输出选择对应的OBS路径。 父主题： 训练过程读取数据
模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练
训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。
最小值：1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表43 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type String 资源规格的类型。
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